AIを活用した「VELTRA」のレコメンドサービスを試してみた | SiTest (サイテスト) ブログ

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AIを活用した「VELTRA」のレコメンドサービスを試してみた

ECサイトのコンバージョン向上に欠かせないレコメンドエンジン。
現地オプショナルツアー予約サイトのVELTRA(ベルトラ)が、AIを活用したレコメンドサービスを導入しました。
今回は実際にVELTRAにアクセスし、レコメンド機能の動きをチェックしてみました。

レコメンドエンジンとは

レコメンドエンジンは、特にECサイトなどで「おすすめ」を表示するのに用いられる技術です。
「この商品を買った人には◯◯がおすすめ」「この商品をみた人は◯◯もみています」といった形で、おすすめの商品を提案します。
レコメンド機能を実装するのに用いられるのがレコメンドエンジンです。
例えば、Amazonでは下記のような表示がされています。
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「VELTRA」のレコメンドサービスについて

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VELTRAのレコメンドサービスは、ウェブマーケティングサービスを提供するシルバーエッグ・テクノロジー株式会社の「アイジェント・レコメンダー」というレコメンドエンジンを採用しています。
サイトへのアクセスやユーザーの購買状況をリアルタイムで把握・分析し、最も効果的と思われるレコメンデーションを提供する仕組みです。

以前のVELTRAでは、「エリア」「テーマ」「日付」などの絞り込み機能や、「売れ筋」「満足度」などのランキング機能を用いて、取扱いのツアーを表示していました。
今回導入したAIを活用したレコメンドサービスは、ユーザーが探しているツアーを従来よりも少ないステップで表示できるようにしたものです。
各ユーザーの嗜好に合っていると思われるツアーを複数提示し、サイト内でのユーザー体験の向上を図ります。
また、各ユーザーの動線を追跡・解析し、一人ひとりにマッチしたツアーをレコメンド表示できるとのこと。早速、嗜好にマッチしたツアーをレコメンドされるのか、調査してみました!

「VELTRA」のレコメンド機能の様子を調査してみた

まず、調査するにあたって、
下記の設定でサイトを巡ってみたいと思います。
また、蓄積するデータ量も考慮して、ログインした状態で進めていきます。

《人物設定》
「ひとりでニューヨークの芸術とふれあいたい女子」
「一人旅」+「アート系に興味あり」+「有名すぎる観光ツアーは苦手」

1.なにもクリックしていないとき

NYといえば!といった有名なオプショナルツアーがレコメンドされています。
万人受けを意識したツアーばかりです。
なんもないとき

2.アート系のツアーをクリックしたとき

設定では有名すぎるツアーを好まない人物ですので、次は割引対象にあるアート系のものをクリックし、そのツアーの下に表示されていたMoMa美術館もついでにクリックしました。
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そして、ニューヨークツアーページに戻ってみると下記のようにレコメンドされました。
MoMA,art系をふんだとき

音楽も立派なアートですので、キーワード検索で「ジャズ」を調べ、いくつかジャズ系のリンクに飛んでみました。
すると、下記のようにレコメンドされました。
ジャズまっしぐらですね。
ジャズまっしぐらのとき

3.もう一度割引対象のツアーをクリックしニューヨークツアーページに戻ったとき

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先ほど見たジャズツアーと、アート要素の強いバスツアーを一緒にレコメンドしてくれました。
だんだん設定人物が好みそうなレコメンド一覧になってきています。

4.セントラルパークの自転車ツアーをクリックしたとき

ツアー詳細の下にセントラルパークの自転車ツアーのリンクがあったので、試しにクリックして同じくニューヨークツアーページに戻ってみると…
セントラルパークの自転車ツアーを一つ押しただけでこんな状態に…
過去のデータも蓄積されて過去調べたツアーも出てくると思ったのですが、見たことのないツアーばかりになっています。
直近で何を見たかによってレコメンドされる内容が大きく変わるようです。

結果

Amazonのレコメンデーションのように、過去の履歴を全て残していくわけではなさそうです。
あくまで個人的な推測ですが、海外旅行のオプションツアーサイトということもあり、ユーザーには明確な目的があるケースが多いのかもしれません。
そのため、VELTRAのレコメンドエンジンのAIは、昔の履歴を掘り起こしてピックアップせず直近で調べたものに近いツアーをレコメンドしたほうが良い、と判断した可能性があります。

ユーザーの動きやタイミングを意識したサイト作成を

個人差が大きな商品の中でも、特に「このユーザーには常時おすすめできるもの」と「今こそおすすめしたいもの」の2つに関して、レコメンドエンジンでどれくらいの割合で反映するかが重要となります。
つまり、サイト内でのレコメンドエンジンを活用した商品提案は、ユーザにとって最適な「タイミング」で商品を提案することが大切です。
「サイトのサービス内容」と「そのサイトに訪問するユーザーの目的やよくある動き」がマッチしているサイトは成果が上がりやすい傾向にあります。

また、おすすめ枠の設置をどこに配置するかによっても結果に大きく反映されます。
ユーザーはサイトのどこを注目してみているのか、などのサイトの現状を解析したうえで、
レコメンドエンジンをどの部分に配置するかを決定するなど、自社の目的に合った最適な設計をしていくことが成果を上げる近道です。

SiTestは1ヶ月トライアルプランでかんたんにサイト解析をお試しいただけるので、ユーザーにページがどう見られているかを把握しサイトの改善を行う際にぜひご利用ください。

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